CUDA Academy · Урок

Округление числа блоков вверх

(n + threads - 1) / threads для полного покрытия массива.

«Округление числа блоков вверх» — бесплатный урок CUDA Academy на CoddyKit. Это урок 3 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения CUDA Academy, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс CUDA Academy содержит 4 уроков всего.

Части этого урока еще не переведены и отображаются на английском.

How Many Blocks?

You fix the threads per block, then must decide how many blocks to launch so that every array element gets a thread.

Plain Division Loses Data

Integer division rounds down. With 1000 items and 256 threads, n / threads is just 3 blocks, covering only 768 elements and dropping the rest.

You Need to Round Up

Whenever the count does not divide evenly, you must add one more partial block. The goal is ceiling division, not floor division.

The Round-Up Trick

Add threads minus one before dividing. That nudge pushes any remainder up to the next whole block without touching floating point.

int blocks = (n + threads - 1) / threads;

Why It Works

If n divides evenly, the extra threads minus one is too small to bump the quotient. If there is any remainder, it tips into one more block.

Worked Example

For 1000 items and 256 threads: 1000 plus 255 is 1255, divided by 256 is 4. You get 4 blocks and full coverage.

int blocks = (1000 + 256 - 1) / 256; // 4 blocks

The Even Case

For 512 items and 256 threads: 512 plus 255 is 767, divided by 256 is 2. No wasted extra block when it divides cleanly.

You Launch Slightly Too Many

The last block is usually only partly full, so a few threads have no element. That is fine because your bounds check handles them.

Putting It in the Launch

Compute the block count, then pass both numbers in the triple angle brackets to spread work across the whole grid.

int threads = 256;
int blocks = (n + threads - 1) / threads;
add<<<blocks, threads>>>(a, b, out, n);

Pair It With the Guard

Round-up and the if (i < n) check work as a team. One guarantees coverage, the other keeps the spare threads safe.

A Tiny Reusable Helper

Many projects wrap this in a small function so the round-up logic lives in one place and never gets mistyped. ✨

inline int ceilDiv(int n, int d) { return (n + d - 1) / d; }

Quick Check

Count the blocks needed.

Recap

You learned to size the grid with (n + threads - 1) / threads. This ceiling-division trick covers every element, even when the count does not divide evenly. 🎯

Часто задаваемые вопросы

Урок «Округление числа блоков вверх» бесплатный?

Да — полный текст урока «Округление числа блоков вверх» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс CUDA Academy, подпишись на CoddyKit PRO. Курс CUDA Academy содержит 4 уроков всего.

Чему я научусь в уроке «Округление числа блоков вверх»?

(n + threads - 1) / threads для полного покрытия массива. Ты практикуешь CUDA Academy с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.

Нужен ли мне опыт, чтобы начать CUDA Academy?

Предыдущий опыт не требуется. CUDA Academy на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 3 из 4.

Сколько времени занимает урок «Округление числа блоков вверх»?

Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.

Можно ли писать и запускать код в этом уроке CUDA Academy?

Да. Каждый урок CUDA Academy включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.

Все уроки этого курса

← Назад к CUDA Academy